大型語言模型在生成式人工智能（GenAI）和人工智能（AI）中正變得越來越有價值。這些復雜的算法增強了人類的能力，并在各個領域促進了效率和創(chuàng)造力。

節(jié)前，我們組織了一場算法崗技術&面試討論會，邀請了一些互聯(lián)網大廠朋友、今年參加社招和校招面試的同學。

針對大模型技術趨勢、大模型落地項目經驗分享、新手如何入門算法崗、該如何準備面試攻略、面試常考點等熱門話題進行了深入的討論。

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我總結了可能會遇到的20個LLM面試問題。

初級LLM面試問題

Q1. 簡單來說，什么是大型語言模型（LLM）？

大型語言模型（LLM）是一種通過大量文本材料訓練的人工智能系統(tǒng)，能夠像人類一樣理解和生成語言。通過使用機器學習技術識別訓練數據中的模式和關聯(lián)，這些模型能夠提供邏輯上和上下文上適當的語言輸出。

Q2. LLM與傳統(tǒng)聊天機器人有何區(qū)別？

傳統(tǒng)聊天機器人通常根據預設的指導原則和基于規(guī)則的框架進行響應。而LLM則通過大量數據進行訓練，這幫助它們能夠更自然、更合適地理解和生成語言。由于不受限于預設的回答列表，LLM能夠進行更復雜和開放的對話。

Q3. LLM通常如何進行訓練？（例如，預訓練、微調）

LLM通常經歷預訓練和微調兩個過程。在預訓練期間，模型接觸到來自多個來源的大量文本數據，從而擴展其知識庫并廣泛掌握語言。為了提高性能，微調涉及在特定任務或領域（例如，語言翻譯或問答）上對預訓練的模型進行再訓練。

Q4. LLM的典型應用有哪些？（例如，文本生成、翻譯）

A. LLM有許多應用，包括文本創(chuàng)作（例如，寫作故事、文章或劇本）、語言翻譯、文本摘要、問答、情感分析、信息檢索和代碼開發(fā)。它們還可以用于數據分析、客戶服務、創(chuàng)意寫作和內容創(chuàng)作。

Q5. Transformer 在LLM架構中的作用是什么？

Transformer是一種神經網絡架構，在創(chuàng)建LLM時至關重要。Transformer在處理序列數據（如文本）方面非常有用，并且擅長捕捉上下文和長程關系。這種設計使LLM能夠理解和生成連貫且上下文適當的語言，而不是逐字處理輸入序列。Transformer有助于LLM在文本中建模復雜的關系和依賴關系，從而生成更接近人類語言的語言。

中級LLM面試問題

Q6. 解釋LLM訓練數據中的偏見概念及其潛在后果。

大型語言模型使用從多種來源（如書籍、網站和數據庫）收集的大量文本數據進行訓練。不幸的是，這些訓練數據通常反映了數據來源中的不平衡和偏見，反映了社會偏見。如果訓練集中包含這些內容，LLM可能會識別并傳播這些偏見、代表性不足的人群或主題。這可能會產生偏見、成見或錯誤印象，特別是在決策過程、醫(yī)療或教育等敏感領域可能會產生不利后果。

Q7. 如何使用提示工程來改進LLM輸出？

提示工程涉及仔細構建發(fā)送到系統(tǒng)的輸入提示或指令，以引導LLM的輸出朝向所需方向。開發(fā)人員可以通過創(chuàng)建具有特定上下文、限制和示例的提示來引導LLM的回復，使其更相關、邏輯和符合特定目標或標準。通過使用提供少量樣本、添加限制或建議以及逐步改進提示等提示工程策略，可以提高事實準確性、減少偏見并提高LLM輸出的整體質量。

Q8. 描述評估LLM性能的一些技術。（例如，困惑度、BLEU評分）

評估LLM的效果是理解其優(yōu)缺點的重要第一步。困惑度是一種常用的統(tǒng)計量，用于評估語言模型預測的準確性。它衡量模型預測序列中下一個詞的能力；較低的困惑度分數表示性能更高。在語言翻譯等任務中，BLEU（雙語評估替補）評分經常用于評估機器生成內容的質量。它通過將生成的文本與人工參考翻譯進行比較來評估詞匯選擇、詞序和流利度。其他評估策略包括讓人工評分員評估結果的連貫性、相關性和事實準確性。

Q9. 討論LLM的限制，例如事實準確性和推理能力。

盡管LLM在生成語言方面表現(xiàn)出色，但它們并非沒有缺陷。一個主要限制是它們容易生成事實錯誤或不一致的信息，因為它們缺乏對底層概念或事實的深刻理解。復雜的推理任務，例如邏輯推理、因果解釋或多步驟問題解決，對LLM來說也可能很困難。此外，如果開發(fā)人員操控或包含偏見的訓練數據，LLM可能會表現(xiàn)出偏見或生成不受歡迎的結果。如果開發(fā)人員未根據相關數據微調LLM，在需要特定知識或領域經驗的任務中可能會遇到困難。

Q10. LLM使用中的一些倫理考慮是什么？

LLM的倫理考慮：

• 隱私與數據保護：LLM訓練使用大量數據，包括敏感信息，帶來了隱私和數據保護問題。
• 偏見與歧視：偏見的訓練數據或提示可能會放大歧視和偏見。
• 知識產權：LLM生成內容的能力引發(fā)了知識產權和歸屬權問題，特別是當內容類似于現(xiàn)有作品時。
• 濫用與惡意應用：使用LLM偽造數據或造成傷害是潛在的濫用和惡意應用問題。
• 環(huán)境影響：LLM操作和訓練所需的大量計算資源帶來了環(huán)境影響問題。

解決這些倫理風險需要制定政策、倫理框架和負責任的LLM創(chuàng)建和實施程序。

Q11. LLM如何處理超出領域或無意義的提示？

大型語言模型（LLM）由于訓練在廣泛的文本數據上，可以獲得一般的知識庫和對語言的全面理解。然而，當面對荒謬或超出其訓練范圍的提示或問題時，LLM可能難以做出相關或合乎邏輯的回應。在這種情況下，LLM可能會利用其對上下文和語言模式的理解，生成看似可信的回復。然而，這些回復可能沒有實際內容或是事實錯誤的。LLM也可能做出含糊或一般性的回答，表明其對提示的不確定或無知。

Q12. 解釋少樣本學習的概念及其在微調LLM中的應用。

A. 少樣本學習是一種LLM的微調策略，其中模型只需少量標注實例（通常為1到5個）即可調整到特定任務或領域。與傳統(tǒng)的監(jiān)督學習需要大量標注數據不同，少樣本學習使LLM能夠快速從少量實例中學習和泛化。這種方法適用于難以或昂貴地獲取大量標注數據的任務或領域。少樣本學習可以用于優(yōu)化LLM在法律、金融或醫(yī)療等專業(yè)領域中的各種任務，包括文本分類、問答和文本生成。

Q13. 在現(xiàn)實世界應用中，大規(guī)模部署LLM有哪些挑戰(zhàn)？

在現(xiàn)實世界應用中，大規(guī)模部署大型語言模型（LLM）面臨許多障礙。一個主要障礙是運行LLM所需的計算資源，這可能非常昂貴且耗能，特別是對于大規(guī)模部署。此外，確保用于推理或訓練的敏感數據的機密性和隱私性也至關重要。隨著時間推移，新數據和語言模式的出現(xiàn)，保持模型的準確性和性能也可能很困難。另一個重要因素是處理偏見和減少生成錯誤或有害信息的可能性。此外，將LLM集成到現(xiàn)有工作流程和系統(tǒng)中，提供適當的人機交互界面，并確保遵守所有適用法律和倫理標準，也都是挑戰(zhàn)。

Q14. 討論LLM在廣泛的人工通用智能（AGI）領域中的作用。

大型語言模型（LLM）的創(chuàng)建被視為朝著開發(fā)人工通用智能（AGI）邁出的重要一步。AGI旨在構建具有類似人類的通用智能的系統(tǒng)，能夠跨多個領域和任務進行思考、學習和解決問題。LLM在展示類人語言理解和生成能力方面表現(xiàn)出色，這是通用智能的一個重要組成部分。它們可以作為構建模塊或組件，貢獻于更大AGI系統(tǒng)的語言生成和理解能力。

然而，由于LLM缺乏關鍵技能，例如一般推理、抽象和跨模式學習傳遞，它們單獨并不能構成AGI。將LLM與其他AI組件（如計算機視覺、機器人技術和推理系統(tǒng)）集成，可能會導致更全面的AGI系統(tǒng)的開發(fā)。不過，盡管LLM展示了潛力，但開發(fā)AGI仍面臨許多挑戰(zhàn)，而LLM只是其中的一部分。

Q15. 如何提高LLM決策的可解釋性和可理解性？

提高大型語言模型（LLM）決策的可解釋性和可理解性對于進一步研究和改進至關重要。一種策略是在LLM設計中加入可解釋部分或模塊，例如用于生成推理或注意力機制的模塊，這可以揭示模型的決策過程。研究人員可以使用技術來檢查或分析LLM的內部表示和激活，了解模型如何存儲不同的關系和概念。

研究人員還可以采用反事實解釋等策略，通過修改模型的輸出來確定影響模型決策的因素。此外，通過包括人為參與的方法，可以提高可解釋性，在這些方法中，領域專家提供對模型決策的反饋和理解。最終，提高LLM決策的透明度和理解性可能需要結合架構改進、解釋技術和人機合作。

Q16. 比較和對比LLM架構，例如GPT-3和LaMDA。

GPT-3和LaMDA是由不同團隊開發(fā)的兩個著名的大型語言模型（LLM）架構。GPT-3（生成預訓練變換器3）由OpenAI開發(fā)，以其巨大的規(guī)模（1750億參數）而聞名。開發(fā)人員使用變換器架構作為基礎，訓練了大量的互聯(lián)網數據。GPT-3在文本生成、問答和語言翻譯等自然語言處理任務中表現(xiàn)出色。谷歌的LaMDA（對話應用的語言模型）是另一個大型語言模型，專為開放式對話而設計。盡管LaMDA比GPT-3小，但其開發(fā)人員對對話數據進行了訓練，并添加了提高連貫性和在長對話中保持上下文的策略。

Q17. 解釋自注意力的概念及其在LLM性能中的作用。

自注意力是變換器架構中的一個關鍵概念，常用于大型語言模型（LLM）。在自注意力過程中，模型學習為輸入序列的不同部分分配不同的權重，以構建每個位置的表示。這比傳統(tǒng)的順序模型更有效地捕捉上下文信息和長程關系。自注意力使模型能夠關注輸入序列中無論位置的重要部分，這在詞序和上下文至關重要的語言任務中尤為重要。通過包含自注意力層，LLM在內容生成、機器翻譯和語言理解任務中的性能得以提高，使其更容易理解和生成連貫且上下文適當的內容。

Q18. 討論減少LLM訓練數據和算法中的偏見的持續(xù)研究。

研究人員和開發(fā)人員對大型語言模型（LLM）中的偏見問題非常關注，他們不斷努力減少LLM訓練數據和算法中的偏見。在數據方面，他們探索了數據平衡的方法，即有意在訓練數據中包括代表性不足的群體或觀點，以及數據去偏方法，即過濾或增加現(xiàn)有數據集以減少偏見。

研究人員還探索了對抗訓練方法和創(chuàng)建合成數據以減少偏見。在算法方面的持續(xù)研究包括開發(fā)正則化策略、后處理方法和偏見感知架構，以減少LLM輸出中的偏見。研究人員還探索了解釋技術和偏見監(jiān)控方法，以更好地理解和檢測LLM決策中的偏見。

Q19. 如何利用LLM創(chuàng)造更類似人類的對話？

有多種方法可以利用大型語言模型（LLM）創(chuàng)造更類似人類的對話。一種方法是對LLM進行對話數據的微調，幫助其理解上下文切換、對話模式和連貫的回答生成。通過身份建模（persona modeling），即LLM學習模仿特定的個性特征或溝通模式，進一步提高對話的自然性。

研究人員還探索了增強LLM在長對話中保持長期上下文和連貫性的能力的方法，以及將對話錨定在多模態(tài)輸入或外部信息源（如圖像和視頻）上的策略。將LLM與其他AI功能（如語音生成和識別）集成，可以使對話顯得更自然和引人入勝。

Q20. 探索LLMs在各個行業(yè)中的潛在未來應用

具備自然語言處理能力的大型語言模型（LLM）可能會變革多個領域。在醫(yī)療領域，LLM可用于患者交流、醫(yī)療記錄轉錄，甚至幫助診斷和治療計劃制定。在法律行業(yè)，LLM可以幫助進行文件摘要、法律研究和合同分析。在教育領域，LLM可用于內容創(chuàng)作、語言學習和個性化輔導。LLM能夠生成引人入勝的故事、劇本和營銷內容，這對包括新聞、娛樂和廣告在內的創(chuàng)意行業(yè)非常有利。此外，LLM還可以通過提供聊天機器人和智能虛擬助手來幫助客戶服務。

此外，LLM在科學研究中也有應用，可以用于文獻綜述、假設生成，甚至為計算實驗生成代碼。隨著技術的進步，LLM預計將越來越多地融入各個行業(yè)，增強人類的能力并推動創(chuàng)新。